摘 要：“互联网+”产业发展势头迅猛，政策层面大力推动建设国家知识服务平台，数字出版、知识付费等业态推陈出新。用户需求趋向于多元化，服务内容与用户需求之间能否实现精准衔接，是当前出版业面临的主要课题。出版机构应深入分析用户特征，借助内外部技术资源，推动产生新的出版服务模式。通过用户特征分析，可沟通目标受众、描述用户实际需求，助力出版服务科学化、完整化与精准化。
關键词：用户特征 服务精准化 出版服务模式
服务精准化是出版业发展的全新模式，打破学科及行业壁垒是必要之举。国内外学者均对知识服务进行了大量研究，用户画像应用研究日渐趋于广泛，不同学者基于不同视角开展研究。然而，这些研究成果多数处于宏观表述及认知现象的层面，仅是阐释用户画像怎样实现，很少涉及用户需求特征，将用户画像与出版服务精准化深度结合研究的文献少之又少。本研究通过引入用户特征概念，力图拓展该方面的研究深度，并探讨出版业服务精准化发展的对策。本文的分析研究主要以科教类图书为样本进行。
一、理论基础：认知盈余与用户特征
认知盈余是由国外学者克莱·舍基提出，当大众拥有诸多可支配时间、某些特定技能、动机与工具所给予的可能时，就会形成“认知盈余”（Cognitive Surplus）。换言之，就是在渴望分享的前提下展现个人学识，激发用户发掘个人认知盈余，促使用户在网络中留下数据痕迹。认知盈余强调高效运用空余时间创造更多趣味性的事情，其存在条件有：受众接触网络无需门槛、获得价值数据信息成本较高；网络技术变革的便捷性为用户节约了大量的时间与精力；专业领域资深专家较少，集中力量会带来出乎意料的成果。由于多数用户主动分享与创造，意在展现自身才能，每位用户都可能是知识资源的潜在贡献主体，因此认知盈余之量与质均会不断累积。目前网络数据信息仅是很少一部分显性内容，更多是还未被挖掘的隐性知识资源，这就是互联网时代的“创造性与慷慨”。[1]由此，衍生出“用户特征”（User Characteristics）的概念与相关分析技术。
用户特征的学术术语是“人物角色”，机构术语通常称作“用户画像”。它是自大数据时代来临后的一个新名词，阿兰·库珀（Alan Cooper）率先提出这一专业术语，并进一步提出用户特征七大属性：基本性、特殊性、目标性、数量、应用性、真实性、移情性。它是基于大数据技术统揽全局，是抛弃主观认知、经验主体用实际看待问题的分析手段。它是通过建立诸多子画像合成经计算得出，在采集、分析、归纳用户的社会属性、自然属性、行为模式、消费偏好等因素的基础上，将用户赋予标签。
用户特征分析就是整合数据信息，详细阐述用户信息特征。所得“画像”并非是现实中的角色，但可代表实际人物，本质上是经过抽象后的标签用户。优秀的用户特征分析不仅可以分辨价值用户，确保传播的实效性，还能充分迎合用户需求，更加符合现实群体。反之，则难以精准识别最具价值的用户属性，不能真实体现用户特性。用户特征分析多被运用在电商领域，能科学指导经营主体精准满足不同客户实际需求，助力实现良性可持续发展。结合图书出版机构实际，在移动互联网环境下，就必须充分认知到用户特征分析的价值——只有较为精准地确定传播目标（用户特征与图书特征相吻合），方可提高图书产品信息的传播成效，方可探求出版服务精准化发展道路。
二、图书出版领域用户特征分析
（一）初期：构建宏观模型
下面基于某高校对科教类图书市场的调研数据支撑，分类整合用户价值信息：用户信息、交易活动、访问浏览，通过计算机系统构建模型。在网络数据采集储备库中提取静态、动态两类用户信息，前者主要涵盖年龄、性别、地域等，通过采用问卷调查、实践经验等统计方法；后者处于持续变化状态，可采用百度统计等动态监测分析工具加以提取。大数据环境下的用户特征值动态性较强，出版机构要根据变化情况适时调整，尤其要关注复杂性、实时性、多元性的用户特征。
宏观地看，用户特征分析主要分为用户打标签、数据挖掘两部分，前者旨在便于计算机精准处理用户需求的信息，后者功能在于分析用户偏好。出版机构可在后台浏览用户信息，分析买家行为数据。如图1所示，为用户特征分析的宏观模型，其包含四大相互联系、循环推进的模块。
①在指定算法模块，则需要确定后续环节所需要用到的算法，常用的有聚类算法、分类算法、关联规则算法与决策树算法，择其一即可；
②在搜索分词处理模块，运用算法记录用户搜索的句子，并在后台将其转换为关键词；
③在清晰数据模块，须除掉存在缺失、错误、重复的数据；
④在编码转换模块，则需要将清洗后的原始数据转换为计算机可识别的编码，并生成数据对应词表。
（二）中期：微观识别用户属性
通过发放调查问卷，验证用户特征分析方法的实践适用性。调查问卷内容设置学历、地域、职业、收入等，用于细分客户群，精炼不同用户的特征并分类，以抽象出用户群体。调查问卷的目的在于获得有价值的用户数据，因此要重视调查问卷数据处理，以初步得出用户特征属性。此外，还可借由网络社区平台获取用户数据，但是这种途径要特别注意对用户隐私的尊重与防护。
本研究中，通过问卷星软件发放3000份网络调查问卷，问卷对象年龄以80后、90后和00后为主，学历以大学专科以上为主，职业以学生为主，包括少量企事业单位职员和公务员，问卷内容主要涵盖个人信息、媒体使用、生活喜好、出版及网络知识服务使用状况等30个封闭问题，以确保样本的随机性、客观性。回收有效问卷254份，覆盖不同年龄段的男女受众。根据问卷调查内容，图书出版机构的用户群体特征：规模人数逐年升高，需求总量大；用户区域主要集中在一、二线城市；用户年轻化，80后、90后、00后是主力群体；主要是以企事业单位职员、学生、公务员为主；图书用户生活独立，受教育水平高，对知识的渴望较高。
（三）后期：深入分析、形象展示
后期要从访谈层面深入，调整、完善用户特征分析。相比于前中期而言，后期重点在于交谈时了解被访者的思维、态度，准确辨识能影响其行为的主观因素。过程中，须做好记录。用户特征分析主体在于受众，而非推送主体。相较于问卷调查等，深入访谈更加具体、更有针对性。选择典型用户开展一对一访谈，站在用户角度思考问题，设身处地从买家视角做出购买决策分析，这与传统意义上的用户特征分析截然不同。深入理解用户购买行为，整合不同用户的特性及偏好，预测用户活动。与受访者访谈时，须注重用户真实体验，掌握访谈技巧，采集价值信息建立用户特征分析框架。此外，出版机构还可结合自身专业技能推测用户购买心理，依此提出合理假设，以便设置更佳的访谈提纲。
结合访谈内容与问卷调查结果，将用户数据化并附上标签，是精准划分目标群体的有效工具。标签能完整概括群体特征，简单明了、层次分明，采用通俗易懂的词语及涵义设置短文本。可以说，用户特征其实就是很多标签的集合体，比如“在城市中工作的中年男性白领”。标签体系是用户画像的核心，它以一种简单形式将用户信息告知于出版机构，支持快速筛查不同用户特征并提取其核心信息。
用户画像分为多个层级，怎样将用户合理标签化、何时推送个性化服务、标签能否做到全面，这些问题是出版人员亟需解决的主要问题。另外，标签也能表征权重指数，根據权重对标签进行先后排列，从而获悉市场用户整体态势。结合问卷内容，将用户信息及媒介使用偏好作为“内容”，将选择数量设为“数值”，可得图书用户的标签云图。
三、基于用户特征的图书出版服务精准化发展路径构建
图书出版领域用户特征的明确，为出版机构向用户提供精准化服务奠定了基础。那么，出版服务精准化发展路径还包括哪些内容？在本部分，将从数据积累、品牌建设、网络图书共享、跨界融合等方面加以详细论述。
（一）积累数据，为用户特征模型精准构建提供基础
数据驱动是产业核心升级的关键要素，知识服务必须基于庞大数据的支撑才能实现，数据库的建立是其基础所在。数据分析是其实现精准推送技术开发的前提，只有构建完善的用户数据库，内容推广才可实现精细化、定制化。传统的数据统计所得信息较为单一、分散且独立，难以将读者实际所需与出版服务内容相适配。所以，现代数据库是出版业实现用户数据全程管控、归纳细分海量信息、精准分析推送服务的要点。黄立俊[2]、王雪莲[3]等学者对出版机构如何有效积累数据加以研究，证实了聚类算法在收集潜在用户行业、年龄以及购买力等特征数据方面的适用性，使得用户特征模型构建具备数据支撑。
（二）品牌建设，吸引稳定的用户群
移动互联网环境下，品牌效应会更加显著。图书出版机构要以品牌为导向，严控内容、践行责任，珍惜已有品牌形象。不论是何种管理方式、发展模式，均要充分运用移动互联网媒介发展精准的知识服务，而非单纯搬运内容。只有开发出蕴含特殊属性的产品及平台，才符合品牌建设的内涵，才可形成稳定的用户群。对此，须从如下两方面着手。
其一，加快出版人的转型。品牌建设的首要任务是人的转型。用户特征分析需要技术支持、内容创作且能良好适应新形势的优秀人才。一方面，聘请专业人员开展深度合作，及时更新算法、技术，实现用户精准定位；另一方面，要实现内容创新循环，为每一个用户提供符合其阅读需求的图书。
其二，树立符合图书用户定位的品牌形象。用户群体对内容价值定位是图书出版机构得以持续发展的根本。结合第二部分的用户特征分析结果，出版机构在发展进程中，须构建专业化、现代化、亲民化，具备网络社交价值的品牌形象。
（三）精准服务，以匹配目标用户的特征属性
1.加强线上技术基础建设，为服务精准化提供基础保障
出版机构如果要提供精准化的服务，就必须重视线上技术服务的基础建设。若忽视了技术革新，就会被读者抛弃、被行业淘汰。出版机构要与知识服务技术的供应商实现有机衔接，建立与时俱进的线上一体服务机制，以达到如下效果：①出版机构可及时处理用户提出的问题，不仅能减少用户的消极评论，还能实时完善图书。②能帮助出版机构加快发行速度，基于图书内容自主研发外延服务，升级服务模式，为用户提供个性化的服务。③可帮助出版机构实时追踪图书潜在用户所关注内容的变化动态。④研发语音输入、智能检索、自动推送等技术。⑤最终实现高质量的用户特征分析，得到精准的用户画像数据库。
值得一提的是，请求外界技术援助时，应综合考虑投入与回报比例，保证出版机构可获取较高水平利润。
2.实施线下实地辐射战略，满足个性化阅读需求
满足个性化需求是出版服务精准化的应有之义。在本文用户特征分析中，部分用户偏爱移动互联网的便捷性，然而也有用户更喜欢实体书店的阅读场景（场景属性）。全新的实体书店已经有多种新的形态，包括无人书店、共享书店、自动书店等。构建全新技术产业链，提升用户真实体验。全球首家共享书店在2017年落地合肥，支付押金便可借书，十天内还书还能享受免费借书特权。出版社还可定期筹划线下交流会等意义非凡的活动。比如，在出版发行某科技图书时，可筹办与图书相符合的科技体验日，邀请用户、用户家人或者朋友参加。这一方面可提升用户黏度及归属感，另一方面则可提高用户线下购买所创造的利润，实现共赢。
（四）强化网络共享，实现信息反馈精准化
1.搭建知识社区，提升用户参与度
互联网知识社区是在网络中“构建知识与知识、知识与人、人与人的关系，实现知识创新及增值，是一种全新的知识服务方式”[4]。与人们自发组织建成的论坛、贴吧不同的是，这种生态产链涵盖生产者（出版机构）、获取人（读者）、第三方平台三大重要主体。社区能为用户及时、有效解决难题。一般情况，图书的普通读者与编辑的专业素养截然不同，因此应当将二者相结合。
移动互联网环境下，读者共享知识、参与图书互动的过程会产生大量认知盈余。通过认知盈余的开发，能充分运用、有效发挥用户潜在商业与非商业价值。移动互联网将人们更有效地联系起来，推动人与人之间的交互。读者将空余时间利用于创造而非浪费，知识社区是读者沟通交互的重要平台。出版机构并不只是单纯提供图书，还要为读者间的共享创造平台，这是其最具有持久性、最具深度的参与方式。
通过持久而深度的参与，图书出版机构无疑拓宽了其服务的范畴。持续吸引新鲜血液（读者参与所产生的认知盈余）加入其中，构成出版机构—读者互通共享态势。社区平台为用户提供大量的资源、数据、信息，用户反过来也在反哺该平台（因为这激发了用户分享自身经验、认知与需求的积极性）。这一平台使用户与出版机构互相建立認同、信任，将图书出版、用户购买、阅读、共享与反馈活动相衔接，而这正是服务精准化的内涵。
2.融合构建用户特征，实现跨界精准化
出版业日渐演变成界限模糊的产业集群，行政严控局面不复存在，移动互联网对传统出版业（包括图书出版机构在内）的垄断优势造成严重冲击。传统出版业如若仍不做出适时调整、革新，将会被微博、知乎、贴吧、微信读书等网络阅读平台取代。从移动互联网角度来看，图书出版包括五大特殊环节：生产与发布并举、提高服务占比、烘托参与感、引导用户行为、促进用户间的交互。上述环节是循环的、交叉的、封闭的，且以用户为核心。可见，出版社应重点考虑如何自主进行用户特征分析、建立用户画像，或是聘请第三方机构协助完成这项任务。
本研究认为，虽然出版机构转型发展有政策、资源、资金等方面的支撑，但仍应该主动出击找寻跨界合作，通过产业融合发展实现快速转型。倘若自主研发、推出技术含量高的用户特征分析产品，不但承担高昂成本，还受限于缺乏实践经验与技术支持。比如，基于自身出版实力与用户资源，网络公司提供用户特征分析技术，走联合出版特色之路，以实现精准化出版服务，形成双方共赢的出版业界发展新态势。这是实现线下图书销售、线上数字出版、精准知识服务并举的新业态，也是出版内容与应用技术的结合、产品形态与用户需要相结合、出版机构发展与国家战略相结合的新业态。不论是社长、总编、编辑，还是发行者、媒体、宣传员，都要从数据、人才、技术、用户需求等方面做文章，实现多要素有机融合，确保精准跨界、精准出版与精准服务。
四、结语
移动互联网催生社群经济、资源共享、产业融合，各行业都在向互联网靠拢融合发展，深入探究图书出版业的未来——出版服务精准化——非常重要。传统图书出版业发展陷入乏力，图书出版从纸质向数字化的方向转型，迎合时代发展趋势是必须遵循的准则。然而，图书要完全实现出版服务精准化还要走很长的道路。这是一个全新的发展业态，需要不断前赴后继才能实现。相信在不断地试错过程中，一定能摸索出可持续的发展之路。每家图书出版机构都要争先恐后打造精准服务模式，推动出版服务市场向规模越来越大、形态越来越丰富发展。在当今这个知识服务被普遍需要的时代，出版机构应尽量做好分内之事，确保民众在科技、教育、文化等层面的知识需求得到满足。其中最值得着墨的是，应持续深入探索科学构建用户画像，以用户需求特征为核心，推动图书出版业走向更光明的未来，实现中国特色出版可持续性发展。
（作者单位系电子工业出版社）
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